基于深度时空网络的地铁流量预测系统的研究与实现

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基于深度时空网络的地铁流量预测系统的研究与实现

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基于深度时空网络的地铁流量预测系统的研究与实现

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 背景和意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-13页
1.3 课题内容及本人工作	第13页
1.3.1 课题研究内容	第13页
1.3.2 本人主要工作	第13页
1.4 论文组织结构	第13-16页
第二章系统相关技术介绍	第16-22页
2.1 交通流量预测技术	第16-19页
2.1.1 基于传统时序模型的交通流量预测技术	第17页
2.1.2 基于经典机器学习的交通流量预测技术	第17页
2.1.3 基于深度时空网络的交通流量预测技术	第17-19页
2.2 系统开发技术	第19-21页
2.2.1 软件工程思想	第19-20页
2.2.2 Django框架	第20页
2.2.3 Vue框架	第20-21页
2.3 本章小结	第21-22页
第三章基于深度时空网络的地铁流量预测系统需求分析	第22-28页
3.1 需求概述	第22页
3.2 用户角色分析	第22-23页
3.2.1 普通出行市民	第22-23页
3.2.2 地铁乘务部门	第23页
3.3 系统功能性需求分析	第23-26页
3.3.1 面向普通出行市民的功能需求分析	第24页
3.3.2 面向地铁乘务部门的功能需求分析	第24-26页
3.4 系统非功能性需求分析	第26页
3.4.1 算法可靠性	第26页
3.4.2 系统时效性	第26页
3.4.3 预测准确性	第26页
3.5 本章小结	第26-28页
第四章基于深度时空网络的地铁流量预测系统概要设计	第28-40页
4.1 系统总体设计	第28-30页
4.1.1 系统架构设计	第28-29页
4.1.2 系统技术选型	第29-30页
4.2 系统功能模块设计	第30-33页
4.2.1 核心算法模块	第30-31页
4.2.2 业务逻辑层	第31-32页
4.2.3 表现层	第32-33页
4.3 系统数据库设计	第33-35页
4.3.1 系统E-R图设计	第33-34页
4.3.2 数据库表结构设计	第34-35页
4.4 系统接口设计	第35-38页
4.5 系统界面设计	第38-39页
4.5.1 布局设计	第38-39页
4.5.2 交互设计	第39页
4.6 本章小结	第39-40页
第五章基于深度时空网络的地铁流量预测系统详细设计实现	第40-58页
5.1 系统运行环境	第40-41页
5.2 核心算法模块的详细设计与实现	第41-49页
5.2.1 数据预处理的详细设计与实现	第41-42页
5.2.2 模型搭建与训练的详细设计与实现	第42-47页
5.2.3 模型验证与测试的详细设计与实现	第47-49页
5.3 业务逻辑层的详细设计与实现	第49-53页
5.3.1 用户权限管理的详细设计与实现	第50-51页
5.3.2 站点信息管理的详细设计与实现	第51-52页
5.3.3 流量数据管理的详细设计与实现	第52-53页
5.4 表现层的详细设计与实现	第53-55页
5.4.1 表现层的详细设计	第53页
5.4.2 表现层的实现	第53-55页
5.5 系统界面展示	第55-57页
5.6 本章小结	第57-58页
第六章基于深度时空网络的地铁流量预测系统测试	第58-66页
6.1 系统功能测试	第58-61页
6.2 系统性能分析	第61-64页
6.2.1 算法可靠性分析	第61-62页
6.2.2 系统时效性分析	第62页
6.2.3 预测准确性分析	第62-64页
6.3 本章小结	第64-66页
第七章结束语	第66-68页
7.1 论文工作总结	第66-67页
7.2 存在的问题及展望	第67-68页
参考文献	第68-72页
致谢	第72-74页
攻读学位期间发表的学术论文	第74页

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